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1、智慧停车系统这样的停车应用如何实时获得停车数据？ 一直很关注停车信息相关的业务，谈谈侧面了解到ParkMe的情况。 实际上，停车信息是非常有价值的。每一条停车信息的价值就是 x 找车位的平均时间 即使按美国人工10美金一小时，油耗百公里10升，如果找车位要花10分钟，这条信息的价值就是至少23美金。 1. 要讲停车信息化，首先要提到停车信息的粒度。 欧美停车信息粒度已经做到了停车场一级，路边停车则做到了大约咪表一级。由于人力成本比较贵，一般停车都是无人值守的。通常有两种模式： 停车场：都是采用入口自动发卡/券-停车-办完事后凭卡/券到Ticketing Machine交钱-在出口退卡/券这样的
2、模式 路边停车：略有不同，流程大致是停车-找咪表交钱得到停车票-把停车票放在挡风玻璃前-办完事开车走人这样的模式如果要把粒度精确到停车位就必须要车位的传感器信息，具体来讲有下面几类： 车顶的红外传感器：适用于室内停车场，需要在车位上方架设管线； 地面的磁场传感器：适用于室外停车场，需要在地面打洞，对传感器防护等级要求高； 除此以外还有视频摄像头+图像识别的车位传感器。安装成本较低，但是缺点是需要现场校准； 通过一些智能算法也能减少对车位传感器数量和密度的要求。 2. 目前各种停车应用公司也有两条不同的思路 轻基础设施：这类公司尽可能减少基础设施投资，充分利用现有停车场的信息化基础设施，通过集成
3、把数据整合进来，ParkMe归于这类里面。他们的特点是提供尽可能广泛适用的物理/通信接口，找停车场运营方谈合作。 一般来讲是从这几个地方引入数据：车库管理信息系统、车库出入口控制器，Ticketing Machine或者咪表。这些信息足以实时地知道该车库停车位占用情况。这样做的优点是投入小，摊子铺得快，但是缺点也很多 o 数据质量良莠不齐：有的停车场也许能提供车位信息，有的停车场就只能提供剩余车位的信息了； o 集成工作量大：车位管理系统/出入口控制器/Ticketing Machine/咪表的厂家非常多，开放程度也各不相同。 重基础设施：这类公司有自己的停车场解决方案，从传感器/传感网络一直
4、到停车场管理系统。这类公司一般是通过改造现有停车场把信息集成进来，Streetline就属于这类公司。优点是数据质量高，平台可靠。缺点当然也很明显 o 初期投入大：这不用说了，即使是最便宜的方案，平均每个车位的投入也至少是1000人民币以上； o 维护成本高：地面传感器需要定期更换或者换电池，压坏了也需要维修；车顶红外传感器情况稍好。 3. ParkMe的思路商务为主，技术为辅 由于停车场属于信息和价格都相对比较透明的行业，一般大家对于合作还是持有比较开放的态度。但是对于ParkMe来讲，要做好停车应用最大的问题是寻找数据来源，这也是他们最大的成本。 他们的一个信息平台需要针对成千上万的业主逐
5、一商谈。前面已经提到了即使是轻基础设施的公司如ParkMe，技术上也有大量的工作，而实际上商务工作头绪更多，包括前期说服、不同的合作分成模式、讨论和签署合同的法律条款最要命的是这些业主既有*运营的公共停车场，也有商业地产运营的关联停车场，也有一些专门运营停车场的私营公司，或者一些小业主的停车场。这些不同的利益相关方，关注点也是不一样的，所以ParkMe目在的思路也是从肥肉开始吃。 1.首先在每个城市找*运营的公共停车场，这类停车场数目多，只要取得*支持比较容易突破 2.然后再找连锁的停车场，信息化水平高，信息系统比较规范，做了一个停车场同一连锁别的都可以 复制 3.最后才找小业主逐一突破 总结：ParkMe才刚刚起步，不过随着停车费越来越昂贵，停车信息化这条道路上一定前赴后继有越来越多公司参与进来，后者会在前者信息化基础上做得越来越好，所以这里思路很清晰，机会也还是很多。如何实现多方共赢，在商业模式上的突破。特别是让商业停车场业主清晰地看到收入增加，让*清晰地看到道路交通改善。看起来是更有希望的一条路。相反地，技术上我看不到未来会有什么非常大的突破。
